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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已經(jīng)成為推動(dòng)行業(yè)變革的重要力量。然而，普通大模型和推理大模型在設(shè)計(jì)目標(biāo)、架構(gòu)、訓(xùn)練方式以及應(yīng)用場(chǎng)景上存在顯著差異。本文將深入探討這兩種大模型的區(qū)別，分析它們?cè)谔幚韽?fù)雜問題時(shí)的不同表現(xiàn)，并展望未來(lái)可能出現(xiàn)的融合趨勢(shì)，幫助讀者更好地理解大模型技術(shù)的多樣性和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

推理大模型其實(shí)就是一種會(huì)“思考”的人工智能大模型，而且還會(huì)把思考過程和步驟給顯示出來(lái)，就像人類的大腦在解決復(fù)雜問題的時(shí)候那樣，逐步推理然后得出答案，可以說(shuō)是知其然也知其所以然。

而普通大模型一般就是在收到問題后，直接把答案“吐”給用戶，并沒有那種顯性的思考過程。

這是在使用兩種大模型時(shí)最直觀的區(qū)別，在這種直觀區(qū)別的背后，還涉及到兩種大模型在訓(xùn)練方式、使用場(chǎng)景、主要特點(diǎn)等維度上的各種區(qū)別。

因?yàn)橥评泶竽Ｐ秃推胀ù竽Ｐ瓦@兩種大模型的設(shè)計(jì)目標(biāo)不一樣，所以在架構(gòu)和訓(xùn)練的方式上也會(huì)有差異。

普通大模型一般是基于咱們經(jīng)常聽到的Transformer架構(gòu)，這種架構(gòu)是基于自注意力機(jī)制，處理起序列數(shù)據(jù)來(lái)非常的高效，可以勝任各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

在訓(xùn)練方式上，普通的大模型通常是采用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的兩種階段性策略。

預(yù)訓(xùn)練的階段會(huì)使用到超大規(guī)模的沒有標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式讓模型學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和各種知識(shí)，可以理解為這是一個(gè)訓(xùn)練通用大模型的階段。

這樣訓(xùn)練出來(lái)的大模型參數(shù)規(guī)模非常的龐大，現(xiàn)在各家的大模型都在卷參數(shù)，各家不同版本的大模型參數(shù)量，從幾十億到上萬(wàn)億的都有，可以說(shuō)是百“?！饼R放。

微調(diào)（也叫精調(diào)）的階段會(huì)使用相對(duì)少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，將通用大模型針對(duì)特定領(lǐng)域的任務(wù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，這是一個(gè)從“通才”變成“專家”的過程。

推理大模型作為后起之秀，不管是在架構(gòu)上和訓(xùn)練方式上都有著升級(jí)和改變。

架構(gòu)上推理大模型雖然還是以Transfomer架構(gòu)作為基礎(chǔ)，但是很多推理大模型都在Transfomer的基礎(chǔ)上做了優(yōu)化和擴(kuò)展。

一般會(huì)引入鏈?zhǔn)降耐评斫Y(jié)構(gòu)（如CoT、ReAct、樹狀/圖狀推理）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊，通過相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制讓大模型能夠自發(fā)的涌現(xiàn)出推理的能力。

在訓(xùn)練過程中，推理大模型會(huì)在普通大模型的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化邏輯推理能力，所以就需要高質(zhì)量的類似于“問題+推理步驟+答案”這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如如數(shù)學(xué)題的解題過程、代碼的調(diào)試記錄，或者是包含錯(cuò)誤路徑的示例等數(shù)據(jù)，來(lái)增強(qiáng)推理模型的推理思考能力。

最近爆火的Deepseek R1推理大模型，它的核心架構(gòu)就繼承于v3-Base這個(gè)普通大模型，在保留了MoE（混合專家模型（Mixture of Experts）和MLA（多頭潛在注意力機(jī)制）組件的基礎(chǔ)上引入了蒙特卡洛樹搜索（MCTS）、動(dòng)態(tài)門控路由等推理控制模塊，讓大模型的推理能力得到充分的釋放。

底層架構(gòu)和訓(xùn)練方式上的不同，勢(shì)必也導(dǎo)致了推理大模型和普通大模型在適用場(chǎng)景、特點(diǎn)上的不同。

在上面我們也提到，普通大模型在回答問題的時(shí)候，一般都是會(huì)直接給出答案，這種回答的方式其實(shí)就類似于一個(gè)知識(shí)庫(kù)的快速檢索與匹配，知識(shí)庫(kù)里有，模型它就能回答你，沒有的話，大概率不會(huì)給到你正確的答案，所以比較適用于那些答案比較明確并且不怎么需要復(fù)雜推導(dǎo)的問題或者是領(lǐng)域，比如客服助手、文本生成、翻譯、摘要等等這些任務(wù)。

然而要想處理更加復(fù)雜的或者是邏輯性很強(qiáng)的問題，還是要靠我們的推理大模型出馬。

推理大模型的推理能力，可以讓它在解決像數(shù)學(xué)這種邏輯極強(qiáng)的問題時(shí)，先識(shí)別判斷問題的類型，再選擇套用相關(guān)的公式，最后代入數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，這樣將每一步的邏輯和推理步驟都清晰地在思考過程中呈現(xiàn)出來(lái)。

所以推理大模型更適合處理需要復(fù)雜推理的任務(wù)，加之推理大模型出色的泛化能力，使其能夠深入理解問題的本質(zhì)，即使是在解答沒見過的問題時(shí)，它也能夠運(yùn)用已有的知識(shí)和推理能力，主動(dòng)去嘗試不同的解決方法，直到找到最佳的方案。

不過，有利就有弊，這種強(qiáng)大的泛化能力也可能會(huì)帶來(lái)一定的幻覺風(fēng)險(xiǎn)。

由于推理大模型在思考的時(shí)候可能會(huì)過度依賴一些模式或者是假設(shè)，從而導(dǎo)致它出現(xiàn)“過度思考”的情況，最終得出錯(cuò)誤的答案，直白說(shuō)就是可能會(huì)把一個(gè)很簡(jiǎn)單的問題，整的太復(fù)雜，結(jié)果還不對(duì)。
比如在處理一些需要已有知識(shí)比較精準(zhǔn)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜蝿?wù)時(shí)，推理大模型可能會(huì)因?yàn)閷?duì)問題的過度思考，生成偏離實(shí)際的結(jié)論和答案。

不過隨著大模型的技術(shù)不斷發(fā)展，將來(lái)也可能會(huì)出現(xiàn)推理大模型和普通大模型融合的大模型，可以自動(dòng)判斷問題是需要深度推理再給出答案，還是不需要調(diào)用推理能力而直接給出答案，這樣可以在一定程度上節(jié)省推理任務(wù)對(duì)計(jì)算資源的占用，大模型在不同場(chǎng)景下的使用效率也會(huì)大幅提高。